一、培养目标
本专业旨在培养从事经济管理领域的数据分析师、数据工程师和数据科学家。本专业毕业生应具备坚实的数学基础、计算机应用基础以及统计基础,培养形成计算思维和数据科学思维,掌握支撑数据科学的数学、算法和软件基础,具备大数据管理能力、面向大数据的建模能力、基于数据价值的跨学科解读能力,能够系统运用数学、统计学、计算机科学与技术,解决实际问题,并为进行高水平研究工作打下良好基础。本专业学生毕业后适宜继续攻读国内外计算机类、统计类学科的研究生,并在未来成为从事研究工作的数据科学家;也可以到政府部门、经管领域的企事业单位从事与数据分析相关的工作,逐渐成长为行业领域内的数据专家。
二、培养要求
本专业学生毕业时应达成以下12个方面的相关知识、能力、素质要求:
1.技术知识:能够将数理知识、工程基础和专业知识用于解决大数据相关复杂实际问题。具备数学及自然科学知识,并能将其应用于大数据问题的恰当表述与建模;掌握大数据技术,并能对应用系统设计方案和模型进行推理和验证;能运用专业知识对大数据实际问题的解决途径进行分析、改进。
2.问题分析:能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理,识别、表达、并通过文献研究分析大数据领域复杂实际问题,以获得有效结论。能够运用数理知识识别和判断大数据应用中的核心问题;针对大数据领域复杂实际问题,能分析文献寻求技术解决方案并进行正确表达;具备认识并评估大数据技术问题的多种解决方案的能力;能够分析大数据领域复杂问题解决过程中的关键影响因素,验证解决方案的合理性。
3.设计/开发解决方案:能够设计针对大数据复杂实际问题的解决方案,设计满足特定需求的软件系统,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。掌握程序设计理论与方法,并具备软件开发能力;掌握大数据采集、组织、存储、管理的基本理论和方法;具备大数据管理平台的分析、设计和实现的基本能力;能够在安全、隐私、环境、法律、文化等现实约束条件下,对设计方案的可行性进行研究,并对系统设计方案进行优选和改进,体现创新意识;能够通过建模对大数据应用系统进行设计与规划;掌握大数据分析、展现的方法和实现技术,能够对解决方案进行测试和评价。
4.研究:能够基于科学原理并采用科学方法对大数据实际问题进行研究,包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。能够运用科学方法对大数据工程问题进行需求和功能分析;能够基于大数据基础理论,选择研究路线,设计可行的实验方案;选用或搭建开发环境进行软硬件实现并验证;能正确采集、整理实验数据,对实验结果进行关联、分析和解释,获取合理有效的结论。
5.使用现代工具:能够针对复杂技术问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,包括对复杂问题的预测与模拟,并能够理解其局限性。了解信息领域主要资料来源及获取方法,能够利用网络查询、检索本专业文献、资料及相关软件工具;能够使用和开发现代工具,对复杂工程问题进行预测与模拟,并理解其局限性;选择与使用恰当的技术、资源和现代工程工具来解决复杂实际问题。
6.项目与社会:能够基于项目相关背景知识进行合理分析,评价大数据专业项目实践和复杂实际问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任。了解计算机及大数据行业的特性与发展历史,以及信息化相关产业的基本方针、政策和法规;能合理评价大数据工程问题对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任。
7.环境和可持续发展:能够理解和评价针对大数据复杂技术问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。了解大数据、计算机及信息技术发展前沿和趋势;能够评价大数据技术与工程实践对环境可持续发展的影响;能够理解和评价大数据分析与应用问题对社会健康发展的影响。
8.职业规范:具有人文社会科学素养、社会责任感,能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行责任。理解世界观、人生观及个人在历史、社会及自然环境中的地位;具备科学素养,能够理解数据科学工程师的职业性质与责任;能够理解大数据领域职业道德的含义并履行责任。
9.个人和团队:能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。能够理解多学科背景下的团队中每个角色的定位与责任,能够胜任个人承担的角色任务;能够与团队其他成员有效沟通,听取并综合团队其他成员的意见与建议,能够胜任负责人的角色。
10.沟通:能够就复杂技术问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。并具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。具备良好的表达沟通能力,能够通过口头表达或书面方式进行有效沟通和交流;能够将计算机专业知识应用到撰写报告和设计文稿中,并能够就相关问题陈述发言、清晰表达或回应指令;能够在跨文化背景下进行沟通和交流,具备一定国际视野。
11.项目管理:理解并掌握工程管理原理与经济决策方法,并能在多学科环境中应用。理解工程管理的基本理念和方法;掌握项目与产品的设计流程和管理方法;掌握经济贸易和金融管理的基本理论和管理方法,并能在多学科环境中应用。
12.终身学习:具有自主学习和终身学习的意识,有不断学习和适应发展的能力。能够认识到终身学习的重要性,掌握正确的学习方法,树立适合自己发展的规划和目标;养成正确的生活、学习习惯,具备良好的身心素质。
三、学制、学分及学位
本专业基本学习年限为4年。本专业学生毕业应取得最低总学分156学分,其中,通识教育课程模块11学分,公共通修课程模块57学分,基础核心课程模块53学分,开放选修课程模块22学分(专业进阶课至少修满19学分,专业拓展课至少修满3学分),实践环节13学分。本专业授予理学学士学位。
四、指导性教学计划
数据科学与大数据技术专业指导性教学计划(信息学院适用)
课程模块 | 应修学分 | 课程名称 | 学分 | 课时分配 | 开课学期 | 修读要求 | 开课单位 | |||
讲课 | 实验 | 实践 | ||||||||
通识教育课程 | 通识教育选修课 | 11 | “语言、文学与艺术”模块 | 10 | 3-8 | 选修 | ||||
“历史、政治与社会”模块 | ||||||||||
“生命、心理与哲学”模块 | ||||||||||
“自然、科技与环境”模块 | ||||||||||
“创新、创意与创业”模块 | ||||||||||
新生导论课 | 财经科技大讲堂 | 1 | 16 | 1 | 必修 | 信息 | ||||
公共通修课程 | 思想政治与军事理论课 | 21 | 思想道德与法治 | 3 | 40 | 8 | 1 | 必修 | 马院 | |
习近平新时代中国特色社会主义思想概论 | 3 | 40 | 8 | 1 | ||||||
中国近现代史纲要 | 3 | 40 | 8 | 2 | ||||||
马克思主义基本原理 | 3 | 40 | 8 | 3 | ||||||
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论 | 3 | 40 | 8 | 4 | ||||||
形势与政策 | 2 | 64 | 1-8 | |||||||
军事理论 | 2 | 32 | 4 | 1 | 国防 | |||||
大学生心理健康 | 2 | 16 | 16 | 2 | 学生处 | |||||
外语类 | 8 | 大学外语基础/发展课程(1) | 2 | 32 | 1 | 必修 | 外语 | |||
大学外语交流(1) | 2 | 32 | 1 | |||||||
大学外语基础/发展课程(2) | 2 | 32 | 2 | |||||||
大学外语交流(2) | 2 | 32 | 2 | |||||||
大学外语提高/发展课程(1) | 2 | 32 | 3 | 选修 | ||||||
大学外语提高/发展课程(2) | 2 | 32 | 4 | |||||||
数学类 | 24 | 数学分析(1) | 6 | 96 | 1 | 必修 | 统数 | |||
数学分析(2) | 6 | 96 | 2 | |||||||
数学分析(3) | 4 | 64 | 3 | |||||||
高等代数(1) | 4 | 64 | 1 | |||||||
高等代数(2) | 4 | 64 | 2 | |||||||
体育类 | 4 | 大学体育(1) | 1 | 32 | 1 | 必修 | 体经 | |||
大学体育(2) | 1 | 32 | 2 | |||||||
大学体育(3) | 1 | 32 | 3 | |||||||
大学体育(4) | 1 | 32 | 4 | |||||||
学科基础课 | 29 | 数据科学导论 | 3 | 48 | 1 | 必修 | 统数 | |||
大数据导论 | 2 | 32 | 1 | 信息 | ||||||
Java程序设计 | 4 | 32 | 32 | 2 | ||||||
概率论 | 3 | 48 | 3 | 统数 |
数据科学与大数据技术专业指导性教学计划(信息学院适用)
课程模块 | 应修学分 | 课程名称 | 学分 | 课时分配 | 开课学期 | 修读要求 | 开课单位 | |||
讲课 | 实验 | 实践 | ||||||||
基础核心课程 | 学科基础课 | 29 | 离散数学 | 3 | 48 | 3 | 必修 | 信息 | ||
数据结构 | 3 | 36 | 12 | 3 | ||||||
计算机网络 | 3 | 32 | 16 | 4 | ||||||
数据库系统 | 4 | 48 | 16 | 4 | ||||||
数据科学统计学基础 | 4 | 64 | 4 | 统数 | ||||||
专业核心课 | 24 | 数据科学算法I:矩阵计算 | 3 | 24 | 24 | 3 | 必修 | 统数 | ||
数据科学算法II:数值计算 | 3 | 24 | 24 | 4 | ||||||
分布式系统与大数据分析 | 3 | 24 | 24 | 5 | ||||||
统计建模 | 3 | 24 | 24 | 5 | ||||||
大数据系统原理与实践 | 3 | 24 | 24 | 6 | 信息 | |||||
机器学习 | 3 | 24 | 24 | 6 | ||||||
专业综合实践 | 3 | 48 | 7 | |||||||
数据挖掘 | 3 | 48 | 7 | 统数 | ||||||
开放选修课程 | 专业进阶课(一) | 6 | 调查与数据分析 | 2 | 18 | 14 | 3 | 选修 | 统数 | |
现代统计软件 | 2 | 32 | 4 | |||||||
定性数据分析 | 2 | 32 | 5 | |||||||
多元统计分析 | 3 | 36 | 12 | 5 | ||||||
国民经济核算 | 3 | 48 | 5 | |||||||
金融统计学 | 2 | 32 | 5 | |||||||
时间序列分析 | 3 | 32 | 16 | 5 | ||||||
试验设计 | 2 | 24 | 8 | 5 | ||||||
抽样技术 | 3 | 48 | 6 | |||||||
非参数统计 | 2 | 32 | 6 | |||||||
计量经济学 | 3 | 32 | 16 | 6 | ||||||
统计综合评价 | 2 | 32 | 6 | |||||||
专业进阶课(二) | 4 | Python程序设计(英语) | 3 | 24 | 24 | 3 | 选修 | 信息 | ||
运筹学 | 4 | 64 | 4 | |||||||
实变函数与泛函分析 | 4 | 64 | 4 | 统数 | ||||||
数学模型与数学实验 | 4 | 32 | 32 | 4 | ||||||
随机过程 | 3 | 48 | 5 | |||||||
操作系统 | 3 | 32 | 16 | 5 | 信息 | |||||
大数据应用系统框架 | 1 | 16 | 5 | |||||||
金融数学 | 3 | 48 | 6 | 统数 |
数据科学与大数据技术专业指导性教学计划(信息学院适用)
课程模块 | 应修学分 | 课程名称 | 学分 | 课时分配 | 开课学期 | 修读要求 | 开课单位 | |||
讲课 | 实验 | 实践 | ||||||||
开放选修课程 | 专业进阶课(三) | 9 | 数据沟通与可视化 | 2 | 16 | 16 | 3 | 选修 | 信息 | |
信息安全 | 2 | 32 | 4 | |||||||
信息检索 | 2 | 16 | 16 | 5 | ||||||
大数据治理与服务 | 3 | 32 | 16 | 6 | ||||||
大数据资产与运营管理 | 2 | 24 | 8 | 6 | ||||||
区块链技术与应用 | 2 | 24 | 8 | 6 | ||||||
网络编程与网络测量 | 2 | 20 | 12 | 7 | ||||||
自然语言处理 | 2 | 24 | 8 | 7 | ||||||
专业拓展课 | 3 | 会计学 | 3 | 48 | 2 | 选修 | 会计 | |||
微观经济学 | 3 | 48 | 2 | 经济 | ||||||
管理学概论 | 2 | 32 | 2 | 商学院 | ||||||
财政学概论 | 2 | 32 | 3 | 财税 | ||||||
经济法通论 | 3 | 48 | 3 | 法学院 | ||||||
财务报告分析 | 2 | 32 | 3 | 会计 | ||||||
宏观经济学 | 3 | 48 | 3 | 经济 | ||||||
保险学概论 | 2 | 32 | 4 | 保险 | ||||||
国际贸易 | 2 | 32 | 4 | 国贸 | ||||||
金融工程概论 | 2 | 32 | 4 | 金融 | ||||||
国际经济学 | 2 | 32 | 4 | 经济 | ||||||
环境经济学 | 2 | 32 | 4 | |||||||
投资学 | 3 | 48 | 5 | 管工 | ||||||
证券投资学 | 2 | 28 | 4 | 5 | 金融 | |||||
产业经济学 | 3 | 48 | 5 | 经济 | ||||||
当代中国经济 | 2 | 32 | 5 | |||||||
劳动经济学 | 3 | 48 | 5 | |||||||
区域经济学 | 2 | 32 | 5 | |||||||
公司金融 | 2 | 32 | 6 | 金融 | ||||||
政治经济学 | 2 | 32 | 7 | 经济 | ||||||
实践环节 | 13 | 健康与安全教育 | 1 | 16 | 1,3 | 必修 | ||||
军事技能 | 2 | 112 | 1 | |||||||
劳动实践 | 2 | 40 | 2-5 | |||||||
创新创业实践 | 2 | 80 | 8 | |||||||
毕业实习 | 2 | 80 | 8 | |||||||
毕业论文/设计 | 4 | 160 | 8 |
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